Jira Service Management の Atlassian Intelligence 機能

Jira Service Management の Atlassian Intelligence 機能では、サポートのやり取りの自動化、プロセスの合理化、重要な詳細やコメント、アクションのすばやい要約が可能です。

仮想エージェントでカスタマー サポートを自動化する

仮想エージェントは、生成 AI を使用することで、リンクされたナレッジ ベース スペースを検索し、その情報を要約してカスタマーの質問に回答し、フォローアップの質問に備えてコンテキストを記憶できます。情報の収集、適切なリクエスト タイプへのルーティング、アクションの実行が可能な、制御された双方向会話フローを通じてカスタマーを案内することもできます。仮想エージェントの詳細はこちらをご確認ください。

リクエスト タイプの提案

チームで日常的に行っている作業のタイプについて説明し、プロジェクトに適したリクエスト タイプを Atlassian Intelligence に提案させます。Atlassian Intelligence を使用してリクエスト タイプを作成する方法についてはこちらをご確認ください。

課題のトリアージ

Atlassian Intelligence で複数の課題に対する新しいリクエスト タイプを提案することで、キュー内の課題をトリアージする時間を節約できます。Atlassian Intelligence を使用して課題をトリアージする方法についてはこちらをご確認ください。

フィールドの提案を表示する

リクエスト フォームを作成するときに追加または作成する必要があるフィールドを表示します。これらの提案には、すぐに追加できる既存のフィールドの選択肢に加え、新たに作成して使用できるカスタム フィールドの提案が含まれます。Atlassian Intelligence を使用してフィールドの提案を表示する方法についてはこちらをご確認ください。

グループ関連のアラート (ベータ版)

関連するアラートをグループ化して知見に富んだ提案を行い、チームがアラートの管理や課題の解決を効果的に行えるよう支援します。アラートのグループ化を行うことで、オンコール エージェントの "アラート疲れ" を軽減できます。エージェントは各アラートに個別に対応するのではなく、アラート グループを利用して類似したアラートをまとめた要約を確認できます。Atlassian Intelligence を使用してアラートをグループ化する方法についてはこちらをご確認ください。

関連するアラート グループを見る (ベータ版)

この機能を使用すると、アラート グループを簡単に見つけて使用できます。ほとんどのオンコール チームは、モバイル デバイス、Slack、その他のアプリでの通知を通じて個々のアラートページを表示しますが、この機能はアラート グループの情報と洞察をアラート詳細ページに直接埋め込みます。これにより、関連するすべてのアラート情報をすぐに入手できるようになり、アラート管理プロセスが合理化されます。関連するアラート グループの詳細を確認します。

インシデント事後レビューを作成する

Atlassian Intelligence を使用してインシデント事後レビュー (PIR) を作成します。Atlassian Intelligence がインシデントの要約を自動で生成するため、オンコール チームは時間を節約できます。Atlassian Intelligence を使用して PIR を作成する方法についてはこちらをご確認ください。

アラートからインシデントを作成する (ベータ)

Atlassian Intelligence を使用して、作成するインシデントのタイトル、説明、優先度をアラートから生成し、時間を節約します。Atlassian Intelligence を使用してアラートからインシデントを作成する方法を確認します。

関連リソースを探す

インシデントが発生した場合、オンコール チームとインシデント マネージャーは、ダウンタイムを最小限に抑えるために問題を迅速に診断して解決する必要があります。アトラシアン インテリジェンス (AI) はこのプロセスを合理化し、チームが適切なリソースをより早く見つけて貴重な時間を節約できるようにします。関連リソースを見つける方法の詳細をご確認ください。

Slack でインシデント タイムラインを作成する

AIOps の重要な機能である Slack のインシデント タイムラインは、重要なインシデントが発生した瞬間を自動的に記録し、解決後の詳細なレビューに役立ち、チームの足並みを揃えるための一貫した記録を提供します。Slack でインシデント タイムラインを作成する方法の詳細をご確認ください。

Slack でインシデントを要約する

インシデントの要約機能は、機械学習とジェネレーティブ AI を活用して、Slack の対応者に常に最新情報を伝えます。最新の動向の簡潔な概要が示されているので、対応者は長いチャット履歴をくまなく調べなくてもすぐにキャッチアップできます。Slack のインシデントのまとめの詳細をご確認ください。

課題を要約する

Atlassian Intelligence を使用して課題を要約することで、長い説明や多数のコメント スレッドを読むことなく、コンテキストをすばやく理解できます。課題の詳細の要約に Atlassian Intelligence を使用する方法についてはこちらをご確認ください。

自動化ルールを作成する

Atlassian Intelligence を使用すると、作成したいルールを説明するだけでルールが生成されます。Jira 自動化とともに Atlassian Intelligence を使用する方法についてはこちらをご確認ください。

コンテンツの生成と変換

課題の説明やコメントなどの新しいコンテンツの下書きを、簡単なプロンプトで作成できます。トーンを変えたり、文章を改善したり、技術情報を他のチームが理解しやすくすることもできます。

カスタマー センチメントの表示 (ベータ版)

課題でカスタマーの感情を示して、カスタマーの感情をすばやく理解します。この情報は、エージェントが課題に優先順位を付け、より優れたエクスペリエンスを提供するのに役立ちます。カスタマーセンチメント分析の使用方法についてはこちらをご確認ください。

課題の検索

複雑な JQL クエリの代わりに日常的な言葉で検索して課題を見つけます。

ナレッジベース記事のコンテンツを生成する

テキスト プロンプトで、ナレッジ ベース記事の新しいコンテンツの下書きを作成できます。トーンを変えたり、文章を改善したり、技術情報を他のチームが理解しやすくすることもできます。